«البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي» لا تعني أن جداولكم رقمية، أو أن نظام إدارة علاقات العملاء لديكم سحابي، أو أن لديكم مستودع بيانات. بل تعني أن العملية التي تولّد تلك البيانات متسقة وموثقة ومطابقة للواقع بما يكفي ليعمل فوقها نظام ذكاء اصطناعي دون أن يرث كل الحلول الالتفافية غير الموثقة التي بناها فريقكم بصمت على مر السنين. وفي كل تدقيق للجاهزية أجريته هذا العام، تبيّن أن هذا الأمر الثاني — لا الأول — هو الفجوة الحقيقية.
ماذا تعني «الجاهزية للذكاء الاصطناعي» فعلاً
يجب أن تتحقق أربعة أمور قبل أن تكون البيانات جاهزة فعلاً لمشروع ذكاء اصطناعي، ولا يظهر أي منها في جدول بيانات. يجب أن تكون الصيغة متسقة عبر سير العمل كله، لا داخل ركن قسم واحد فقط. ولا يجوز وجود استثناءات يدوية غير موثقة — تلك الخطوة التي «نتعامل معها بطريقة مختلفة» التي يعرفها الجميع ولم يكتبها أحد. ويجب أن يكون هناك نسب قابل للتتبع، لتتمكنوا من قول مصدر أي رقم والثقة بأنه لم ينجرف بين الأنظمة. ويجب أن تكون العملية نفسها مرسومة كما تُنفَّذ فعلاً، لا كما تقول شرائح التعريف.
هذه النقطة الأخيرة هي التي تخطئ فيها معظم الشركات تقريباً، واكتشافها متأخراً هو الأعلى تكلفة — بعد أن تكون أداة ذكاء اصطناعي قد بُنيت فوق عملية لم يتحقق منها أحد فعلاً.
أين يكشف تنقيب العمليات الفجوة
يعيد تنقيب العمليات بناء العملية التي تشغّلها شركتكم فعلاً، باستخدام الطوابع الزمنية وسجلات الأنظمة لا المخطط الانسيابي الذي رسمه أحدهم قبل ثلاث سنوات. زوّدوه ببيانات الأحداث — من تعامل مع ماذا ومتى — وسيُريكم كل مسار سلكته الحالة فعلاً، لا المسارات الثلاثة أو الأربعة التي يفترض الناس وجودها.
النمط متسق بشكل لافت. فعملية توصف بأنها موافقة نظيفة من ثلاث خطوات يتبيّن بعد تنقيبها أن لها اثني عشر متغيراً حقيقياً أو أكثر — حالات تخطّت خطوة، وحالات عادت للتصحيح، وحالات صُعّدت بشكل غير رسمي عبر البريد الإلكتروني ولم تمر قط بالنظام الذي يُفترض أن يتتبعها. لا شيء من ذلك مرئي من الهيكل التنظيمي أو وثيقة السياسة. إنه مرئي فقط في البيانات التي خلّفتها العملية فعلاً.
النمط الذي أجده مراراً
عبر أعمال الجاهزية التي أنجزتها هذا العام، يتكرر شكل الإخفاق نفسه مراراً: عملية تسليم بين قسمين يعيد فيها الفريق المستلم إدخال معلومات كانت لدى الفريق المرسل أصلاً، لأن النظامين لم يكونا متصلين فعلاً — بل افتُرض ذلك فحسب. وكل خطوة إعادة إدخال هي موضع تبتعد فيه البيانات بصمت عن المصدر، وهي بالضبط نوع الفجوة الذي يبقى غير مرئي حتى تحاولوا أتمتة عملية التسليم نفسها.
أما مسارات الاستثناء فهي النتيجة الثابتة الأخرى. لكل عملية «مسار مثالي» يُصمَّم ويُوثَّق، ومجموعة من الاستثناءات يتعامل معها من يكون متفرغاً ذلك اليوم، بأي طريقة تبدو معقولة حينها. والذكاء الاصطناعي المبني على المسار المثالي وحده ينهار في أول مرة يواجه فيها استثناءً — والاستثناءات عادةً 20–30% من الحجم الفعلي، لا خطأ تقريب كما يفترض الناس.
ما الذي يجب فحصه قبل بدء أي مشروع ذكاء اصطناعي
لا يتطلب البدء أدوات باهظة. فقبل طلب أي بناء للذكاء الاصطناعي، يستحق الأمر فحص قائمة قصيرة مقابل العملية الفعلية، لا الموثقة:
- هل يسلك نوع الحالة نفسه أكثر من مسارين أو ثلاثة مختلفة فعلاً عبر النظام؟
- هل توجد خطوة إعادة إدخال يدوية في أي موضع بين نظامين يُفترض أنهما متصلان؟
- هل يمكنكم أن تكتبوا ما يحدث في مسار الاستثناء — لا في المسار المعتاد فقط؟
- هل شاهد أحد فعلاً العملية تُنفَّذ من البداية إلى النهاية خلال الاثني عشر شهراً الماضية، أم أن الجميع يعمل وفق التصميم الأصلي؟
عن الكاتب — د. مهدي سيفي، دكتوراه، MBA، مهندس
مستشار في استراتيجية الذكاء الاصطناعي وحوكمته مقيم في ميلتون كينز. المؤسس ورئيس الذكاء الاصطناعي في VisionXY7، ومحاضر أول وقائد برنامج ماجستير تحليلات الأعمال في جامعة نورثهامبتون. دكتوراه (تحليلات الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي، جامعة ليفربول) · MBA · مدقق رئيسي ومنفذ لمعيار ISO/IEC 27001 · أكثر من 25 عاماً من الخبرة في تقنية المعلومات والتنفيذ عبر أكثر من 100 مشروع.